Waarom Vibe Coding Uitblinkt voor AI-First Tools en Prototypes

Wat "Vibe Coding" Betekent (en Wat Het Niet Betekent)

"Vibe coding" is een praktische manier om snel software te bouwen door productintuïtie (de "vibe") te combineren met AI-ondersteuning. Je beschrijft wat je wilt bereiken, laat een LLM een eerste code- of UI-concept genereren en iterateert vervolgens in korte cycli: draai het, kijk wat breekt, pas de prompt aan en ga door.

Het doel is niet perfecte code bij de eerste poging. Het doel is iets werkends snel genoeg krijgen om te leren: voelt deze workflow goed, klopt de modeluitvoer en wil iemand die functie echt?

Hoe het verschilt van traditioneel ontwikkelen

Traditionele ontwikkeling legt vaak de nadruk op ontwerpen vooraf, gedetailleerde tickets en zorgvuldige implementatie voordat iemand het product ziet. Vibe coding keert die volgorde om: je begint met een dunne, werkende slice en verfijnt daarna. Je neemt nog steeds engineeringbeslissingen—je stelt alleen uit wat nog niet belangrijk is.

Dat betekent niet dat je structuur loslaat. Het betekent dat je structuur toepast waar het je snelheid oplevert: beperkte scope, snelle demo's en duidelijke acceptatiechecks (zelfs als die eenvoudig zijn).

Hoe het verschilt van no-code

No-code tools zijn fantastisch als je probleem in hun blokken past. Vibe coding is anders omdat je echte software blijft bouwen: API's, datamodellen, integraties, auth en alle lastige randgevallen. De AI helpt je sneller code te schrijven en te bewerken, zonder je in de beperkingen van een platform te dwingen.

In de praktijk begint vibe coding vaak als "prompt-to-code", maar wordt het snel "prompt-to-change": je vraagt het model om een functie te refactoren, logging toe te voegen, een test te genereren of een schema aan te passen.

Wat vibe coding niet is

Het is geen denken overslaan. Je hebt nog steeds een helder resultaat, beperkingen en een definitie van "werkt" nodig. Als je de functie niet in gewone taal kunt uitleggen, zal een LLM graag iets produceren dat er goed uitziet maar het verkeerde probleem oplost.

Het is geen validatie overslaan. Een snel prototype dat niemand gebruikt, is nog steeds een misser. Vibe coding moet productontdekking versnellen, niet vervangen.

Waar het het beste werkt (en waar niet)

Vibe coding blinkt uit bij AI-first-producten, interne tools en vroege prototypes—plaatsen waar het grootste risico is: bouwen we het juiste? Het past minder goed bij veiligheidkritische systemen, zwaar gereguleerde domeinen of grootschalige herwerkingen waar correctheid en lange-termijn onderhoudbaarheid elke keuze domineren.

Waarom AI-First Producten Meer Profiteren Dan Typische Apps

AI-first-producten belonen snelheid omdat veel van het "product" gedrag is, niet alleen schermen. Bij een typische app kun je vaak vooraf eisen redeneren: inputs, regels, outputs. Met een LLM in de keten is de snelste manier om te leren echte scenario's draaien en kijken wat er daadwerkelijk gebeurt.

AI-first werk is een keten van kleine experimenten

Je test zelden één ding tegelijk. Een kleine wijziging in de prompt, een nieuwe toolcall of een andere UI-affordance kan de hele ervaring hervormen. Vibe coding past bij die realiteit: schets een workflow, probeer het direct en pas aan op basis van observaties.

Bijvoorbeeld, een functie "vat dit ticket samen" kan afhankelijk zijn van:

• promptinstructies (toon, structuur, beperkingen)
• welke context je meeneemt (laatste bericht versus volledige thread)
• welke tools je beschikbaar stelt (zoek, CRM-lookup, bestandsaccess)
• hoe de UI de output presenteert (bewerkbaar concept versus one-click verzenden)

Probabilistische outputs vragen om vroeg, echt testen

Omdat outputs probabilistisch zijn, is correctheid geen binaire eigenschap. Je leert patronen: wanneer het hallucineert, wanneer het weigert, wanneer het te zeker gokt en hoe gebruikers reageren. Vandaag 30 echte voorbeelden draaien is waardevoller dan een week edge cases bespreken.

Model- en toolingkeuzes kunnen gedrag snel veranderen

Het wisselen van modellen, temperatuur aanpassen, contextvensterlimieten raken of een enkele functieaanroep toevoegen kan verrassend verschillende resultaten geven. In het begin telt iteratiesnelheid meer dan perfecte architectuur—want je bent nog aan het ontdekken wat het product moet zijn.

Vibe coding helpt je snel "learning prototypes" te leveren: kleine, testbare flows die laten zien waar waarde (en risico) zit voordat je investeert in langdurige structuren.

Interne Tools: De Ideale Use Case voor Vibe Coding

Interne tools voelen vaak het meest "natuurlijk" voor vibe coding: het publiek is bekend, de inzet is beperkt en snelheid telt meer dan afwerking. Als gebruikers een paar bureaus verderop zitten, kun je itereren met echte feedback in plaats van hypothetische discussies.

Bouw de workflow, niet het organogram

Interne verzoeken beginnen vaak vaag: "Kunnen we goedkeuringen automatiseren?" of "Ik heb een dashboard nodig." Met vibe coding verken je de werkelijke workflow door snel kleine versies te bouwen—een scherm, een rapport, een script—en mensen te laten reageren op iets concreets.

Een nuttig patroon is het prototypen van het pad dat een gebruiker doorloopt end-to-end:

• Begin met de trigger (een aanvraagformulier, een Slack-bericht, een CSV-upload)
• Laat de volgende actie zien (goedkeuren/afwijzen, data verrijken, eigenaar toewijzen)
• Geef iets verifieerbaars als output (een ticket, een e-mail, een statuswijziging)

Maak vaagheid in uren tot een werkend artefact

In plaats van een lange specificatie te schrijven, vertaal je het verzoek dezelfde dag naar een klikbaar scherm of een simpel werkend script. Zelfs een "fake" UI met hardcoded data is genoeg om sleutelvragen te beantwoorden: welke velden zijn verplicht? Wie kan goedkeuren? Wat gebeurt er als data ontbreekt?

Prototypes leggen verborgen complexiteit bloot

Interne processen zitten vol uitzonderingen: ontbrekende ID's, dubbele records, manageroverrides, compliance-checks. Een snel prototype brengt deze edge cases vroeg aan het licht—samen met de data die je nog niet hebt en goedkeuringen die je was vergeten.

Verminder vergadertijd door te tonen, niet te beschrijven

Een demo van vijf minuten verslaat een uur aligneren. Mensen wijzen aan wat kapot is, wat mist en wat ze echt bedoelden—zodat je minder tijd besteedt aan het interpreteren van eisen en meer tijd aan het vormen van een tool die gebruikt wordt.

Vroege Prototypes: Lever de Lering, Niet het Perfecte Product

Vroege prototypes zijn bedoeld om één vraag te beantwoorden: is dit de moeite waard om te bouwen? Vibe coding is hier geschikt voor omdat het optimaliseert voor snelle, geloofwaardige experimenten—niet voor gepolijste infrastructuur.

Prototypeer het end-to-end "happy path"

Begin met de kleinste flow die waarde aantoont: input → verwerking → output. Als het hulpmiddel supporttickets samenvat, begin dan niet met rollen, dashboards en instellingen. Begin met: plak een ticket → krijg een samenvatting → kopieer die in het antwoord.

Een goed prototype voelt echt omdat de kernloop werkt. Alles anders kan dun blijven.

Mock integraties voordat je je commit

Integraties stagneren prototypes vaak. Mock ze eerst:

• Hardcode een paar realistische payloads (zoals CRM-records of kalenderitems)
• Simuleer latency en fouten om te zien hoe de UX het houdt
• Log welke data je zou willen hebben, zodat je later weet wat je moet vragen

Als je waarde gevalideerd is, vervang je mocks één voor één door echte API's. Dit behoudt momentum en voorkomt voortijdige complexiteit.

Release klein, verzamel continu feedback

Lever frequente, kleine updates aan een beperkte groep (5–20 mensen is genoeg). Geef hen een eenvoudige manier om te reageren:

• "Was deze output nuttig? ja/nee"
• "Wat zou je veranderen?" (één zin)

Behandel elke release als een testbare hypothese, niet als een mijlpaal.

Beslis vroeg: doorgaan, pivoten of stoppen

Stel checkpoints met bewijs. Bijvoorbeeld: "Minstens 60% van gebruikers kiest de AI-output zonder veel bewerking" of "Dit bespaart 5 minuten per taak." Als je de norm niet haalt, pivot de workflow of stop. Het prototype is succesvol als het je heeft behoed voor het bouwen van het verkeerde ding.

Een Praktische Vibe-Coding Workflow die Gefocust Blijft

Vibe coding werkt het beste als je snelheid als beperking beschouwt, niet als doel. Het doel is snel leren—met genoeg structuur om niet te vervallen in eindeloze prompt-aanpassingen en halfafgemaakte functies.

1) Begin met een concreet doel en echte voorbeelden

Schrijf op voordat je een editor opent:

• Het doel (wat de gebruiker bereikt)
• Voorbeeldinputs (realistische prompts, bestanden of data)
• Verwachte outputs (wat 'goed' is)

Voor AI-first features zijn voorbeelden beter dan abstracties. In plaats van "samenvatten van tickets", gebruik 10 echte tickets en het exacte samenvattingsformaat dat je accepteert.

2) Schrijf een korte spec die je echt afkrijgt

Houd het tot één pagina. Neem op:

• User story (wie, wat, waarom)
• Beperkingen (latency, kosten, privacy, toon, toegestane tools)
• Definition of done (een kleine checklist die je vandaag kunt verifiëren)

Deze spec wordt je anker wanneer het model "nice-to-have" uitbreidingen voorstelt.

3) Houd een "examples"-map als bron van waarheid

Maak een lichte map in de repo (of gedeelde drive) met:

• Echte prompts en transcripties
• Screenshots van goede/slechte outputs
• Edge cases en "doe dit niet"-voorbeelden

Als je een LLM vraagt code te genereren, plak voorbeelden direct uit deze map. Dat verkleint ambiguïteit en maakt resultaten reproduceerbaar.

4) Volg beslissingen tijdens het proces

Vibe coding creëert veel microbeslissingen: promptformulering, toolkeuze, UI-tekst, fallback-gedrag. Leg vast waarom je iets koos in een simpele log (README of /docs/decisions.md). Je toekomstige zelf en teamgenoten kunnen dan zien wat intentioneel was en wat toevallig gebeurde.

Als je een sjabloon voor specs en beslissingslogs wilt, hou die intern gelinkt (bijv. /blog/vibe-coding-templates) zodat de workflow consistent blijft tussen projecten.

Waar een vibe-coding platform kan helpen

Als je team veel prompt-to-change-iteratie doet, kan een speciaal vibe-coding platform frictie verminderen: snellere loops, reproduceerbare runs en veiligere rollbacks.

Bijvoorbeeld, Koder.ai is gebouwd rond een chat-gedreven build-workflow: je kunt de feature beschrijven, itereren op UI en backend-wijzigingen en vooruitgang houden zonder steeds hetzelfde fundament opnieuw neer te leggen. Het ondersteunt ook broncode-export, deployment/hosting, custom domains en snapshots met rollback—handig als je snel levert maar toch een vangnet wilt.